QUANTITATIVE AND QUALITATIVE ANALYSIS OF CONSUMPTION OF NARCOTIC DRUGS AND PSYCHOACTIVE SUBSTANCE BY THE BENEFICIARIES OF THE CENTER FOR MENTAL HEALTH AND PREVENTION OF ADDICTION LLC IN 2013-2017.
Notice bibliographique
Résumé
Our research aims to produce qualitative and quantitative analysis of the use of narcotic drugs and psychoactive substances in 2013-2017 and their impact on drug abuse in the country. We studied 1519 medical cards of hospitalized beneficiaries. According to the obtained results, 'pharmacy' drug addiction is still widespread in Georgia. According to our data, it is hardly possible to determine, whether drug addicts consume the agents obtained at Georgian pharmacy network, or use the smuggled psychoactive substances. Regrettably, the consumption of opiates- 'Black tar' and heroin has increased again. It should be noted that beneficiaries don't indicate the consumption of ecstasy and similar-type preparations without a special survey, since the patients apparently do not classify them as narcotic drugs, as in the case of marijuana. Georgia's drug policy is focused more on reducing the drug supply, rather than its demand. Based on the analysis of the present material we can conclude that the imposition of criminal liability and toughening of the administrative measures are hardly enough to achieve an optimal goal in terms of drug use reduction. It is necessary to implement, at appropriate scale, a set of complex measures that will be tailored to administrative measures, including preventive, remedial and rehabilitation measures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».